Figure Generator:高效生成专业图表的利器
2024-10-10 02:57:09作者:宗隆裙
在科研和工程领域,图表的生成和分析是不可或缺的一部分。无论是用于论文发表、技术报告还是项目展示,高质量的图表都能极大地提升内容的可读性和专业性。今天,我们要介绍的是一款强大的开源工具——Figure Generator,它能够帮助你快速生成PDF、HTML和PPTX格式的图表,并且支持多种图像分析功能。
项目介绍
Figure Generator 是一款专为科研和工程领域设计的图表生成工具。它不仅能够生成高质量的图表,还提供了丰富的图像分析功能,帮助用户快速比较和分析图像。无论是渲染研究中的图像对比,还是数据可视化中的图表生成,Figure Generator 都能轻松应对。
项目技术分析
Figure Generator 基于 Python 3.6+ 开发,依赖于 opencv-python 和 simpleimageio 等库。它支持多种图表生成后端,包括:
- PDF 后端:需要
pdflatex及其相关包(如tikz,calc,standalone,fontenc,libertine,inputenc)。 - PPTX 后端:依赖
python-pptx。 - PDF 图像嵌入:需要
PyPDF2和pdf2image(后者依赖poppler)。
通过这些依赖库,Figure Generator 能够灵活地生成不同格式的图表,并且支持图像的数学分析,如错误度量等。
项目及技术应用场景
Figure Generator 的应用场景非常广泛,尤其适合以下领域:
- 渲染研究:在渲染研究中,经常需要生成大量的对比图表。Figure Generator 支持网格布局和简单的线图绘制,能够快速生成符合要求的图表。
- 数据可视化:无论是科研数据还是工程数据,Figure Generator 都能帮助用户生成清晰、专业的图表,提升数据的可视化效果。
- 技术报告和演示文稿:在撰写技术报告或制作演示文稿时,Figure Generator 能够快速生成高质量的图表,提升文档的专业性。
项目特点
Figure Generator 具有以下显著特点:
- 多格式支持:支持生成 PDF、HTML 和 PPTX 格式的图表,满足不同场景的需求。
- 图像分析功能:提供多种错误度量,不仅支持视觉上的图像比较,还能进行数学上的分析。
- 灵活的模板系统:内置多种图表模板,用户可以根据需要进行自定义修改,快速生成符合要求的图表。
- 易于使用:通过简单的 Python 代码,用户可以快速上手,生成复杂的图表。
快速开始
你可以通过以下命令快速安装 Figure Generator 及其依赖:
python -m pip install figuregen
以下是一个简单的示例代码,展示如何使用内置模板生成图表:
import simpleimageio as sio
import figuregen
from figuregen.util.templates import CropComparison
from figuregen.util.image import Cropbox
figure = CropComparison(
reference_image=sio.read("images/pool/pool.exr"),
method_images=[
sio.read("images/pool/pool-60s-path.exr"),
sio.read("images/pool/pool-60s-upsmcmc.exr"),
sio.read("images/pool/pool-60s-radiance.exr"),
sio.read("images/pool/pool-60s-full.exr"),
],
crops=[
Cropbox(top=100, left=200, height=96, width=128, scale=5),
Cropbox(top=100, left=450, height=96, width=128, scale=5),
],
scene_name="Pool",
method_names=["Reference", "Path Tracer", "UPS+MCMC", "Radiance-based", "Ours"]
)
# 生成图表
figuregen.figure([figure.figure_row], width_cm=17.7, filename="pool_with_template.pdf")
生成的图表效果如下:

更多示例
Figure Generator 提供了丰富的示例,帮助用户快速上手。以下是一些示例图表:
垂直堆叠
分割对比
裁剪对比
线图
带标题、标签、标记和边框的网格
无论你是科研人员、工程师还是数据分析师,Figure Generator 都能帮助你快速生成高质量的图表,提升工作效率。快来试试吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869




